flujo tensor:: operaciones:: ResourceSparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Actualice las entradas relevantes en '*var' según el esquema Ftrl-proximal.

Resumen

Es decir, para las filas para las que tenemos grad, actualizamos var, accum y lineal de la siguiente manera: accum_new = accum + grad * grad lineal += grad - (accum_new^(-lr_power) - accum^(-lr_power)) / lr * var cuadrático = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (signo(lineal) * l1 - lineal) / cuadrático si |lineal| > l1 más 0.0 accum = accum_new

Argumentos:

  • alcance: un objeto de alcance
  • var: debe ser de una variable().
  • accum: Debe ser de una Variable().
  • lineal: debe ser de una variable ().
  • grad: El gradiente.
  • índices: Un vector de índices en la primera dimensión de var y accum.
  • lr: Factor de escala. Debe ser un escalar.
  • l1: regularización L1. Debe ser un escalar.
  • l2: regularización L2. Debe ser un escalar.
  • lr_power: factor de escala. Debe ser un escalar.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

  • use_locking: si es True , la actualización de los tensores var y accum estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención.

Devoluciones:

Constructores y destructores

ResourceSparseApplyFtrl (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input lr_power)
ResourceSparseApplyFtrl (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input lr_power, const ResourceSparseApplyFtrl::Attrs & attrs)

Atributos públicos

operation

Funciones públicas

operator::tensorflow::Operation () const

Funciones estáticas públicas

MultiplyLinearByLr (bool x)
UseLocking (bool x)

estructuras

tensorflow:: operaciones:: ResourceSparseApplyFtrl:: Atributos

Configuradores de atributos opcionales para ResourceSparseApplyFtrl .

Atributos públicos

operación 

Operation operation

Funciones públicas

ResourceSparseApplyFtrl 

 ResourceSparseApplyFtrl(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input linear,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input lr_power
)

ResourceSparseApplyFtrl 

 ResourceSparseApplyFtrl(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input linear,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input lr_power,
  const ResourceSparseApplyFtrl::Attrs & attrs
)

operador::tensorflow::Operación 

 operator::tensorflow::Operation() const

Funciones estáticas públicas

MultiplicarLinealPorLr 

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

UsoBloqueo 

Attrs UseLocking(
  bool x
)